Dans l’ombre de l’intelligence artificielle en plein boom, l’IoT continue de se développer à vitesse grand V, et la question de la gestion efficace des données qu’il génère est désormais une problématique de premier plan. Des datas qui, par leur volume, leur variété et la vitesse à laquelle elles sont produites, posent un défi de taille. Car si elles représentent une mine d’or qui peut transformer des secteurs entiers, de la fabrication à la santé, en passant par les smart cities et l’agriculture de précision…faut-il encore correctement les exploiter. C’est là que l’IA prend aujourd’hui tout son sens, offrant des outils et techniques qui permettent de traiter, analyser et consolider cette data efficacement.
L’explosion des données générées par l’IoT, un sacré défi
Pour contextualiser, l’explosion des données générées par l’IoT s’explique par l’augmentation (exponentielle) du nombre d’appareils connectés utilisés à travers le monde. On parle aussi bien des capteurs industriels, des compteurs Linky d’EDF, que des gadgets personnels type aspirateur ou réfrigérateur connecté, qui produisent une nouvelle quantité phénoménale de données à gérer…
La gestion de ces données représente un défi majeur pour les industriels, notamment en raison de leur volume massif, de leur hétérogénéité et de la rapidité avec laquelle elles sont générées. On « croule » littéralement sous la data !
Une situation qui nécessite des solutions de traitement de la donnée innovantes, aussi bien pour capter, stocker, qu’analyser.
Un volume de données IoT massif, hétérogéne et rapide
Ce volume massif de données IoT exige en effet d’énormes capacités de stockage et de traitement. La diversité des appareils et des plateformes entraîne une hétérogénéité des formats de données (rien à voir entre une télé connectée et une étiquette RFID dans un stock), compliquant de ce fait leur consolidation et leur analyse.
Ajoutez à cela la vitesse à laquelle ces données sont générées, ce qui requiert des technologies capables de traiter l’information en temps réel ou quasi réel.
D’où l’intérêt de se pencher sur solutions technologiques avancées, comme l’IA…
Quelles synergies entre l’IA et l’IoT ? Quels sont les mécanismes pour mettre à profit cette collaboration ?
La synergie entre l’IA et l’IoT réside dans la capacité de l’IA à traiter et à analyser de grosses quantités de données de manière efficace, et sans erreurs (en théorie du moins).
Les algorithmes de machine learning et de deep learning peuvent identifier des modèles et des tendances au sein des données, offrant les bons insights, quasi impossibles à obtenir via des moyens « traditionnels ».
Ce combo IoT + IA permet non seulement une meilleure compréhension des données IoT, mais permet aussi de prédire des événements futurs, d’optimiser les processus ou de prendre des décisions en temps réel.
Quelles techniques d’IA sont adaptées au traitement des données IoT ?
L’IA c’est vaste, et si vous nous demandez d’établir un lien concret entre ChatGPT et un compteur Linky, nous aurons clairement du mal à vous répondre. En revanche, des techniques d’IA associées à l’IoT sont aujourd’hui bien identifiées.
Comme évoqué plus haut, l’apprentissage automatique et le deep learning sont par exemple parfaitement adaptées au traitement des données IoT. D’un côté, le machine learning permet aux systèmes d’apprendre de l’expérience, d’identifier des modèles et de prendre des décisions avec un minimum d’intervention humaine. De l’autre, le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour analyser des données avec une profondeur et une précision remarquables.
Tous deux excellent dans le traitement de données non structurées et hétérogènes, parfait donc !
Quelques outils et plateformes d’IA dédiés au traitement des données IoT
Il exite aujourd’hui de nombreux outils et plateformes d’IA capables de traiter et d’analyser les données IoT. Ces solutions diffèrent selon leurs capacités, allant des plateformes cloud AIaaS (IA en tant que service) à des outils open-source spécialisés.
Si vous devez choisir le bon outil ou la bonne plateforme pour votre projet, pensez aux critères clés, tels que l’évolutivité, la capacité à gérer des données hétérogènes, la facilité d’intégration avec d’autres systèmes (d’autant plus si certaines composantes de votre SI commencent à dater), le niveau de support technique offert, etc.
Ayez toujours en tête lors de cette phase de recherche que, sans outil approprié, vous ne pourrez pas exploiter pleinement le potentiel des données IoT générées.
L’importance de structurer et organiser les projets associant IA et IoT afin d’assurer une gouvernance globale
Les projets d’IA au profit de la consolidation et l’analyse des données IoT doivent à la fois être gouvernés avec une vue d’ensemble et être industrialisés.
Ceci implique la mise en place de stratégies de gestion de données, la sélection des bonnes technologies et plateformes, et l’assurance que les systèmes sont sécurisés et conformes aux réglementations en vigueur.
Une approche structurée permet non seulement d’optimiser le traitement des données, mais aussi d’assurer que les insights générés sont exploités de manière éthique et responsable. Une autre problématique sur laquelle nous reviendrons probablement dans un prochain article !
